• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.611-616
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• 2007

반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 통상정보연구
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• 제3권2호
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• pp.177-192
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• 2001

전자상거래의 탄생과 성장의 가장 큰 당위성은 고객의 만족도 제고와 효용성의 증대라 할 수 있다. 이러한 측면에서 살펴볼 때, 이동성, 위치성, 접근성 및 개인성을 고루 갖춘 M-Commerce에 대한 수요는 매우 폭발적일 것으로 판단된다. 그럼에도 불구하고 기존의 유선 인터넷 망을 이용하는 전자상거래에 비해 기술 규격이 표준화되지 못하고 있는 점, 보안 및 인중이 취약하다는 점, 불편한 인터페이스 등의 문제로 아직까지는 대중화되지 못하는 태동기라고 볼 수 있다. 현재, M-Commerce의 주요 수단으로 사용되는 Cellular Phone과 PCS의 차기 모델로서 대두되고 있는 IMT 2000과 기존의 단말기를 대체하는 PDA 사용자의 급증 동 제반 불만족 요인의 상당 부분을 극복 할 수 있을 것으로 판단된다. 또한, M-Commerce의 Business Model은 기존은 기존의 전자상거래가 B2B 시장이 가장 폭넓은 시장인데 비해 B2C 시장으로 특화될 수 있을 것으로 전망된다.

• 정보와 통신
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• 제33권3호
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• pp.36-45
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• 2016

LTE는 3GPP Rel-8부터 시작되어 현재 Rel-13까지 진화해오고 있으며 앞으로도 계속해서 진화할 것으로 예상된다. LTE는 단말의 이동성을 제공하면서 단말과 무선 접속 망 사이에 수십~수백 Mbps 급 고속의 패킷 통신이 가능하도록 하는 기술이며, LTE를 이용해서 서비스를 제공하기 위해서는 추가적으로 서비스 기술에 대한 표준화도 함께 고려가 되어야 한다. 공공안전사용기관인 주요 국가 정부를 중심으로 LTE을 공공안전용도로 사용 할 경우 최적 솔루션이 될 수 있음을 인지하고 3GPP 과제 제안을 통해, Rel-12부터 표준화를 시작하였다. 처음으로 표준화를 시작한 기술은 ProSe, D2D 및 GCSE이라는 기술이며, 2015년 3월에 완료되었다. 현재 진행 중인 Rel-13에서는 MCPTT, eProSe, eD2D, IOPS, MBMS_enh 기술에 대한 표준화가 진행 중이며 2016년 3월에 표준 완료 예정이다. 또한 2016년 3월부터는 Rel-14 표준화 기술로 선정된 MCVideo 및 MCData 표준화가 진행될 것으로 예상된다. 본 고에서 공공안전 용도로 특화되어 3GPP Rel-13 및 Rel-14에서 표준화가 진행되고 있는 주요 PS-LTE 기술의 표준화 현황과 계획에 대해 언급하고자 한다.

• 전자통신동향분석
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• 제24권4호
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• pp.147-159
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• 2009

VoIP는 유무선 인터넷의 IP 망을 기반으로 차세대 유비쿼터스형 전화로 부각될 가능성이 있으며 유선 부문의 VoIP는 특화된 서비스 모델을 바탕으로 급격한 시장확산이 진행되고 있다. 인터넷 전화인 VoIP는 저렴한 비용으로 고품질의 음성 및 화상 서비스를 제공할 뿐만 아니라 데이터 서비스와의 융합을 통해 이용자에게 다양한 편익을 제공한다는 측면에서 향후 성장잠재력이 높을 것으로 전망되고 있다. 특히, 기업에서는 VoIP를 통해 비용을 절감할 뿐만 아니라 VPN 또는 기업 데이터형 솔루션과 결합하여 새로운 경쟁무기로 활용할 유인이 있어 일반인에 비해 적극적인 수용태도를 형성하고 있다. 그런데, 국내 기업의 VoIP 수용현황 및 특성을 분석한 보고서가 거의 없는 실정이다. 이에 본 글에서는 국내 기업에 대한 조사결과를 바탕으로 VoIP 서비스 이용률, 이용방식, 만족 및 불만족 요인, 비이용기업의 잠재적 수요특성을 체계적으로 분석하였다. 이를 바탕으로 결론적으로 국내 기업에서 VoIP 서비스가 활성화되기 위한 방향을 제시하였다.

• 정보와 통신
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• 제30권6호
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• pp.69-76
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• 2013

최근 홈 네트워크/정보가전 기술의 비약적인 발전과 고품질 멀티미디어 콘텐츠의 보급으로 인해 네트워크 기반의 멀티미디어 전송 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구로 인해 고품질 오디오, 비디오 데이터를 이더넷 (Ethernet) 망을 이용하여 실시간 전송할 수 있는 Audio Video Bridging(AVB) 기술이 IEEE에서 표준화 되었다. AVB 기술은 네트워크를 통해 오디오 및 비디오 데이터뿐만 아니라, 각 장치들의 제어/관리를 위한 데이터도 동시에 전송할 수 있는 기술이다. 기술 개발 초기에는 네트워크 및 오디오 전문 업체를 중심으로 오디오 전송에 특화된 AoE(Audio over Ethernet) 기술 개발이 주를 이루고 있었으나, AVB 표준화가 완료된 2011년 이후부터 AVB가 적용된 제품이 개발되고 있다. 이에 본 고에서는 네트워크를 통해 멀티미디어 데이터를 전송할 때 필요한 핵심 요소기술과 개발 동향에 대해 살펴보고, IEEE 표준인 AVB 기술에 대해 알아본다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.156-157
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• 2019

본 논문에서는 스파이크그램 기반의 주파수 및 시간 특성을 이용한 음속 인식 방법을 제안한다. 기존의 MFCC 특성은 프레임 단위의 평균 특성이기 때문에 시간 해상도가 낮고, 짧은 음소의 특성을 반영하기에는 어렴움이 있다. 반면, 스파이크그램은 청각 모델을 기반으로 샘플 단위로 계산하기 때문에높은 시간 해상도를 가진다. 고 해상도의 스파이크그램을 분석하면 음소 인식에 특화된 특성 벡터를 추출할 수 있다. 추출된 특성으로 심층 신경망을 학습시켜 음소 인식기를 구현하였고, TMIT 테이터 세트로 성능을 평가하였다. 성능 평가를 통하여 스파이크그램 기반의 새로운 시간-주파수 특성을 사용하여 MFCC 특성과 유사한 성능의 음소인식이 가능한 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.461-463
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• 2020

2025년 초고령 사회로 진입할 것으로 예상됨에 따라 고령화 시대에 발생하는 문제점들을 IT기술을 응용하여 지능적으로 해결할 수 있는 인공지능 헬스케어 솔루션이 주목받고 있다. BIS리서치의 보고서에 따르면 헬스케어 산업의 챗봇 시장 규모가 2029년 약 4억 9,800만 달러로 성장할 것으로 예상된다. 따라서 시니어 사용자를 위한 기술 연구가 적극적으로 필요한 시점이다. 본 논문에서는 사전학습한 언어모델과 BiLSTM기반 신경망 모델을 이용하여 시니어 사용자에게 특화된 질환 증상 인식 모델 구현에 관한 범위 및 방법에 관해 기술한다. 이는 시니어 대상 건강관리 챗봇 솔루션에 도입하여 시니어 사용자에게 자주 발생하는 질환들을 조기에 발견할 수 있도록 지원하여 위험의 발생 예방에 도움을 주는 서비스가 될 것으로 전망한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.609-614
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• 2023

최근 인공지능 시스템이 발전함에 따라 사람보다 높은 성능을 보이고 있다. 또한 전문 지식에 특화된 분야(질병 진단, 법률, 교육 등)에도 적용되고 있지만 이러한 전문 지식 분야는 정확한 판단이 중요하다. 이로 인해 인공지능 모델의 결정에 대한 근거나 해석의 중요성이 대두되었다. 이를 위해 설명 가능한 인공지능 연구인 XAI가 발전하게 되었다. 이에 착안해 본 논문에서는 기계독해 프레임워크에 순환 신경망 디코더를 활용하여 정답 뿐만 아니라 예측에 대한 근거를 추출하고자 한다. 실험 결과, 모델의 예측 답변이 근거 문장 내 등장하는지에 대한 실험과 분석을 수행하였다. 이를 통해 모델이 추론 과정에서 예측 근거 문장을 기반으로 정답을 추론한다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.904-905
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• 2023

본 논문에서는 의료 영상 생성을 위한 Med-StyleGAN2를 제안한다. 생성적 적대 신경망은 이미지 생성에는 효과적이지만, 의료 영상 생성에는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 의료 영상 생성에 특화된 StyleGAN 기반 학습 모델을 제안한다. 이는 다양한 의료 영상 어플리케이션에 활용할 수 있으며, 생성된 의료 영상에 대한 정량적, 정성적 평가를 수행함으로써 의료 영상 생성 분야의 발전 가능성에 대해 연구한다.

• 응용통계연구
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• 제33권4호
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• pp.483-497
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• 2020

본 연구에서는 심층 신경망모형을 사용하여 KOSPI 100의 개별 종목인 기아차 및 신세계의 주가를 예측하였다. 예측변수로는 흔히 사용되었던 기술적 변수들과 함께 온라인 뉴스로부터 도출된 감성변수를 사용하였다. 특히 소셜 네트워크 분석을 활용하여 분류된 산업군에 특화된 감성사전을 구축한 후, 감성분석을 통하여 산업군에 속하는 각 기업들의 감성점수의 평균을 산업군 감성변수로 생성하였다. 여러 예측변수들의 조합으로 이루어진 모형들 중에서 기술적 변수와 산업군의 온라인 뉴스에 기초한 감성변수를 함께 사용하였을 때 우수한 예측력과 수익률을 보여주었다.